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2025, 14(5): 1115-1141.
摘要
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双基合成孔径雷达(SAR)采用收发平台分置的方式，能够实现复杂环境下对地海面场景和目标的高分辨成像，具有配置灵活、隐蔽性好、抗干扰能力强、获取目标信息丰富等优势，在高精度遥感测绘、隐蔽成像、精确打击等多个领域具备重要应用价值。成像处理是获得双基SAR高分辨图像的关键步骤，而双基SAR的回波模型、回波特性与传统单基SAR有显著的不同，需要对处于不同模式、不同构型下的双基SAR研究相应的成像处理方法。该文分别针对机载双基SAR、高速高机动平台双基SAR、星源异构双基SAR、星载同构双基SAR等典型模式，以及双基SAR运动补偿方法和运动目标成像等方面，分别阐述和分析了其中的关键问题，并梳理了国内外相关的解决思路和研究进展，最后对双基SAR成像处理技术的未来发展趋势进行展望。
双基合成孔径雷达(SAR)采用收发平台分置的方式，能够实现复杂环境下对地海面场景和目标的高分辨成像，具有配置灵活、隐蔽性好、抗干扰能力强、获取目标信息丰富等优势，在高精度遥感测绘、隐蔽成像、精确打击等多个领域具备重要应用价值。成像处理是获得双基SAR高分辨图像的关键步骤，而双基SAR的回波模型、回波特性与传统单基SAR有显著的不同，需要对处于不同模式、不同构型下的双基SAR研究相应的成像处理方法。该文分别针对机载双基SAR、高速高机动平台双基SAR、星源异构双基SAR、星载同构双基SAR等典型模式，以及双基SAR运动补偿方法和运动目标成像等方面，分别阐述和分析了其中的关键问题，并梳理了国内外相关的解决思路和研究进展，最后对双基SAR成像处理技术的未来发展趋势进行展望。
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2025, 14(5): 1276-1293.
该文针对飞鸟和无人机等低慢小目标精细化特征提取和分类问题，提出了一种多波段多角度特征融合分类方法。首先分别基于K波段和L波段调频连续波雷达从多个角度采集了5种类型旋翼无人机和飞鸟模型数据，构建低慢小探测数据集。其次，为了获取L波段目标信号的周期性振动特征，利用经验模态分解提取L波段信号中高频特征，抑制噪声影响；对K波段回波信号进行短时傅里叶变换，获得多角度高分辨微动特征。然后，设计了一种多波段多角度特征融合网络模型(MMFFNet)，包含改进的卷积长短期记忆网络时序特征提取模块、注意力融合模块和多尺度特征融合模块，通过多波段多角度特征的融合提高了目标分类的准确率。通过实测数据集验证表明，与使用单一雷达特征分类方法相比，在高信噪比为5 dB和低信噪比为–3 dB条件下所提方法对7种类型的低慢小目标的正确分类准确率分别提高了3.1%和12.3%。
该文针对飞鸟和无人机等低慢小目标精细化特征提取和分类问题，提出了一种多波段多角度特征融合分类方法。首先分别基于K波段和L波段调频连续波雷达从多个角度采集了5种类型旋翼无人机和飞鸟模型数据，构建低慢小探测数据集。其次，为了获取L波段目标信号的周期性振动特征，利用经验模态分解提取L波段信号中高频特征，抑制噪声影响；对K波段回波信号进行短时傅里叶变换，获得多角度高分辨微动特征。然后，设计了一种多波段多角度特征融合网络模型(MMFFNet)，包含改进的卷积长短期记忆网络时序特征提取模块、注意力融合模块和多尺度特征融合模块，通过多波段多角度特征的融合提高了目标分类的准确率。通过实测数据集验证表明，与使用单一雷达特征分类方法相比，在高信噪比为5 dB和低信噪比为–3 dB条件下所提方法对7种类型的低慢小目标的正确分类准确率分别提高了3.1%和12.3%。
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2023, 12(2): 456-469.
海上目标检测识别受制于海上目标及海杂波环境特性，基于实测数据认知海上目标的本质特征有利于推进目标检测识别技术进步。针对海上目标散射特性数据不足的问题，升级“雷达对海探测数据共享计划(SDRDSP)”，扩展雷达目标观测的物理维度、提升雷达及辅助数据采集能力，获取不同极化、海况下的海上目标及环境数据，构建海上目标双极化多海况散射特性数据集，并分析其统计分布特性、时间与空间相关性和多普勒谱特性，为数据使用提供支持。后续将推进海上目标类型与数量的持续积累，为海上目标检测识别性能提升和智能化发展提供数据支持。
海上目标检测识别受制于海上目标及海杂波环境特性，基于实测数据认知海上目标的本质特征有利于推进目标检测识别技术进步。针对海上目标散射特性数据不足的问题，升级“雷达对海探测数据共享计划(SDRDSP)”，扩展雷达目标观测的物理维度、提升雷达及辅助数据采集能力，获取不同极化、海况下的海上目标及环境数据，构建海上目标双极化多海况散射特性数据集，并分析其统计分布特性、时间与空间相关性和多普勒谱特性，为数据使用提供支持。后续将推进海上目标类型与数量的持续积累，为海上目标检测识别性能提升和智能化发展提供数据支持。
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2025, 14(6): 1358-1375.
在复杂目标和杂波环境下，传统机载雷达脉冲压缩和空时自适应处理均受限于预设线性模型而存在性能损失问题。针对该问题，该文提出一种基于深度学习的空时自适应-脉冲压缩联合处理技术，通过构建空时谱超分辨网络和脉冲压缩网络分别实现非线性杂波空时谱估计及非线性脉压，从而显著降低该信号处理流程中模型失配的影响，实现杂波抑制和目标检测性能的提升。同时，为避免非线性脉压在阵元和脉冲间引入相位误差的问题，该文从数学角度分析和讨论了脉压后置的可行性。在所提先滤波再脉压的非线性联合处理架构中，采用多模块卷积神经网络分别实现高分辨空时谱估计以及脉冲压缩处理，且所构建各网络模块功能均与相应数学解析式对应，因此具较高的可靠性。仿真实验结果表明，在密集弱目标和小样本环境下，所提非线性联合处理架构较相应传统处理流程可获得约20 dB的信杂噪比提升。
在复杂目标和杂波环境下，传统机载雷达脉冲压缩和空时自适应处理均受限于预设线性模型而存在性能损失问题。针对该问题，该文提出一种基于深度学习的空时自适应-脉冲压缩联合处理技术，通过构建空时谱超分辨网络和脉冲压缩网络分别实现非线性杂波空时谱估计及非线性脉压，从而显著降低该信号处理流程中模型失配的影响，实现杂波抑制和目标检测性能的提升。同时，为避免非线性脉压在阵元和脉冲间引入相位误差的问题，该文从数学角度分析和讨论了脉压后置的可行性。在所提先滤波再脉压的非线性联合处理架构中，采用多模块卷积神经网络分别实现高分辨空时谱估计以及脉冲压缩处理，且所构建各网络模块功能均与相应数学解析式对应，因此具较高的可靠性。仿真实验结果表明，在密集弱目标和小样本环境下，所提非线性联合处理架构较相应传统处理流程可获得约20 dB的信杂噪比提升。
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2023, 12(4): 906-922.
针对合成孔径雷达(SAR)图像中飞机散射点离散以及背景强干扰造成虚警的问题，该文提出了一种结合散射感知的SAR飞机检测识别方法。一方面，通过上下文引导的特征金字塔模块来增强全局信息，减弱复杂场景中强干扰的影响，提高检测识别的准确率。另一方面，利用散射关键点对目标进行定位，设计散射感知检测模块实现对回归框的细化校正，增强目标的定位精度。为了验证方法有效性、同时促进SAR飞机检测识别领域的研究发展，该文制作并公开了一个高分辨率SAR-AIRcraft-1.0数据集。该数据集图像来自高分三号卫星，包含4,368张图片和16,463个飞机目标实例，涵盖A220, A320/321, A330, ARJ21, Boeing737, Boeing787和other共7个类别。该文将提出的方法和常见深度学习算法在构建的数据集上进行实验，实验结果证明了散射感知方法的优异性能，并且形成了该数据集在SAR飞机检测、细粒度识别、检测识别一体化等不同任务中性能指标的基准。
针对合成孔径雷达(SAR)图像中飞机散射点离散以及背景强干扰造成虚警的问题，该文提出了一种结合散射感知的SAR飞机检测识别方法。一方面，通过上下文引导的特征金字塔模块来增强全局信息，减弱复杂场景中强干扰的影响，提高检测识别的准确率。另一方面，利用散射关键点对目标进行定位，设计散射感知检测模块实现对回归框的细化校正，增强目标的定位精度。为了验证方法有效性、同时促进SAR飞机检测识别领域的研究发展，该文制作并公开了一个高分辨率SAR-AIRcraft-1.0数据集。该数据集图像来自高分三号卫星，包含4,368张图片和16,463个飞机目标实例，涵盖A220, A320/321, A330, ARJ21, Boeing737, Boeing787和other共7个类别。该文将提出的方法和常见深度学习算法在构建的数据集上进行实验，实验结果证明了散射感知方法的优异性能，并且形成了该数据集在SAR飞机检测、细粒度识别、检测识别一体化等不同任务中性能指标的基准。
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2025, 14(4): 1019-1045.
近年来，通信感知一体化技术受到学术界和工业界的广泛关注，被视为6G网络的关键技术之一。考虑到通信基础设施的广泛部署，将感知功能集成到通信系统中以构建通信感知一体化网络成为研究的重点。为此，以通信为中心的通感一体化信号设计成为首要解决的关键技术问题。以通信为中心的信号设计有两种主要技术路线：(1)基于导频进行感知的信号设计；(2)基于数据进行感知的信号设计。该文对以上两种信号设计的技术路线进行了深入而系统的阐述，其中对基于导频进行感知的信号设计的现有文献进行了全面综述，并对基于数据进行感知的信号设计进行了梳理，最后对通感一体化信号设计的未来研究方向进行了展望。
近年来，通信感知一体化技术受到学术界和工业界的广泛关注，被视为6G网络的关键技术之一。考虑到通信基础设施的广泛部署，将感知功能集成到通信系统中以构建通信感知一体化网络成为研究的重点。为此，以通信为中心的通感一体化信号设计成为首要解决的关键技术问题。以通信为中心的信号设计有两种主要技术路线：(1)基于导频进行感知的信号设计；(2)基于数据进行感知的信号设计。该文对以上两种信号设计的技术路线进行了深入而系统的阐述，其中对基于导频进行感知的信号设计的现有文献进行了全面综述，并对基于数据进行感知的信号设计进行了梳理，最后对通感一体化信号设计的未来研究方向进行了展望。
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飞鸟和无人机(UAVs)是典型的“低慢小”目标，具有低可观测性，对两者的有效监视和识别成为保障空中航路安全、城市安保等需求迫切需要解决的难题。飞鸟和无人机目标类型多、飞行高度低、机动性强、雷达散射截面积小，加之探测环境复杂，给目标探测带来极大困扰，已成为世界性难题。因此迫切需要研发“看得见(检测能力强)、辨得明(识别概率高)”的无人机、飞鸟等“低慢小”目标监视手段和技术，实现目标的精细化描述和识别。该文集中对近年来复杂场景下旋翼无人机和飞鸟目标检测与识别技术的研究进展进行了归纳总结，介绍了飞鸟和无人机探测的主要手段，从回波建模和微动特性认知、泛探模式下机动特征增强与提取、分布式多视角特征融合、运动轨迹差异、深度学习智能分类等方面给出了检测和识别的有效途径。最后，该文总结了现有研究存在的问题，对未来复杂场景下飞鸟和无人机目标检测与识别技术的发展进行了展望。
飞鸟和无人机(UAVs)是典型的“低慢小”目标，具有低可观测性，对两者的有效监视和识别成为保障空中航路安全、城市安保等需求迫切需要解决的难题。飞鸟和无人机目标类型多、飞行高度低、机动性强、雷达散射截面积小，加之探测环境复杂，给目标探测带来极大困扰，已成为世界性难题。因此迫切需要研发“看得见(检测能力强)、辨得明(识别概率高)”的无人机、飞鸟等“低慢小”目标监视手段和技术，实现目标的精细化描述和识别。该文集中对近年来复杂场景下旋翼无人机和飞鸟目标检测与识别技术的研究进展进行了归纳总结，介绍了飞鸟和无人机探测的主要手段，从回波建模和微动特性认知、泛探模式下机动特征增强与提取、分布式多视角特征融合、运动轨迹差异、深度学习智能分类等方面给出了检测和识别的有效途径。最后，该文总结了现有研究存在的问题，对未来复杂场景下飞鸟和无人机目标检测与识别技术的发展进行了展望。
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2025, 14(2): 249-268.
被动雷达在预警探测和低慢小目标(LSS)检测中具有重要作用。由于被动雷达信号辐射源不可控，目标特性更为复杂，导致检测和识别极其困难。该文构建了被动雷达低慢小探测数据集(LSS-PR-1.0)，该数据集包含了直升机、无人机、快艇、客轮4种典型海空目标的雷达回波信号，以及低高海况的海杂波数据，为该领域研究提供了数据支撑。在目标特征提取和分析方面，首先采用奇异值分解海杂波抑制方法，去除海杂波强Bragg峰对目标回波的影响。在此基础上，提出4类10种多域特征提取和分析方法，包括时域特征(相对平均幅度)、频域特征(频谱特征、多普勒瀑布图、距离多普勒特征)、时频域特征、运动特征(航向差、航迹参数、速度变化区间、速度变异系数、加速度)等。基于实测数据对4种海空目标特性进行了对比分析，总结各类目标特性规律，为后续目标识别奠定了基础。
被动雷达在预警探测和低慢小目标(LSS)检测中具有重要作用。由于被动雷达信号辐射源不可控，目标特性更为复杂，导致检测和识别极其困难。该文构建了被动雷达低慢小探测数据集(LSS-PR-1.0)，该数据集包含了直升机、无人机、快艇、客轮4种典型海空目标的雷达回波信号，以及低高海况的海杂波数据，为该领域研究提供了数据支撑。在目标特征提取和分析方面，首先采用奇异值分解海杂波抑制方法，去除海杂波强Bragg峰对目标回波的影响。在此基础上，提出4类10种多域特征提取和分析方法，包括时域特征(相对平均幅度)、频域特征(频谱特征、多普勒瀑布图、距离多普勒特征)、时频域特征、运动特征(航向差、航迹参数、速度变化区间、速度变异系数、加速度)等。基于实测数据对4种海空目标特性进行了对比分析，总结各类目标特性规律，为后续目标识别奠定了基础。
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状态: , 更新:
为提高雷达在复杂电磁环境下的干扰识别能力，该文提出一种具备智能化、轻量化以及高实时性3项主要特性的轻量化复合干扰信号识别网络YOLO-S3。首先，提出利用视觉检测算法对雷达干扰的二维时频数据进行识别的技术路线，并基于信号建模仿真技术和短时傅里叶变换构建复合干扰信号图像数据集。其次，通过引入StarNet和SlimNeck重构YOLOv8n的主干及颈部网络，同时设计具有自注意力机制的检测头(SADH)，在保证识别精度的同时实现了网络轻量化。最后，通过消融实验和对比实验验证了网络性能。实验结果表明，YOLO-S3具有最轻量化的网络设计。在信干比–10～0 dB范围内随机分布的条件下，当信噪比≥0 dB时，该网络的平均识别精度高达99.5%；当信噪比降至–10 dB时，仍可保持95.5%的平均识别精度，在低信噪比条件下表现出较好的鲁棒性和泛化能力。该文的研究成果为机载雷达信号处理器、便携式电子设备等资源受限平台的实时复合干扰信号识别提供了新的技术途径。
为提高雷达在复杂电磁环境下的干扰识别能力，该文提出一种具备智能化、轻量化以及高实时性3项主要特性的轻量化复合干扰信号识别网络YOLO-S3。首先，提出利用视觉检测算法对雷达干扰的二维时频数据进行识别的技术路线，并基于信号建模仿真技术和短时傅里叶变换构建复合干扰信号图像数据集。其次，通过引入StarNet和SlimNeck重构YOLOv8n的主干及颈部网络，同时设计具有自注意力机制的检测头(SADH)，在保证识别精度的同时实现了网络轻量化。最后，通过消融实验和对比实验验证了网络性能。实验结果表明，YOLO-S3具有最轻量化的网络设计。在信干比–10～0 dB范围内随机分布的条件下，当信噪比≥0 dB时，该网络的平均识别精度高达99.5%；当信噪比降至–10 dB时，仍可保持95.5%的平均识别精度，在低信噪比条件下表现出较好的鲁棒性和泛化能力。该文的研究成果为机载雷达信号处理器、便携式电子设备等资源受限平台的实时复合干扰信号识别提供了新的技术途径。
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近年来，人工智能技术和遥感领域的结合已成为领域发展的前沿热点，多模态大语言模型(MLLM)的快速发展为遥感智能解译带来新的机遇和挑战。遥感多模态大语言模型通过构建大语言模型与视觉模型之间的桥接机制并采用联合训练方式，深度融合遥感领域的视觉特征与语义信息，有效推动遥感智能解译由浅层语义匹配向高层的世界知识理解跃迁。该文系统性回顾了多模态大语言模型在遥感领域的相关研究成果，以期为新的研究方向提供依据。具体而言，该文首先明确了遥感多模态大语言模型(RS-MLLM)的概念定义，并梳理了遥感多模态大语言模型的发展脉络。随后，详细阐述了遥感多模态大语言模型的模型架构、训练方法、适用任务及其对应的基准数据集，并介绍了遥感智能体。最后，探讨了遥感多模态大语言模型的研究现状和未来发展方向。
近年来，人工智能技术和遥感领域的结合已成为领域发展的前沿热点，多模态大语言模型(MLLM)的快速发展为遥感智能解译带来新的机遇和挑战。遥感多模态大语言模型通过构建大语言模型与视觉模型之间的桥接机制并采用联合训练方式，深度融合遥感领域的视觉特征与语义信息，有效推动遥感智能解译由浅层语义匹配向高层的世界知识理解跃迁。该文系统性回顾了多模态大语言模型在遥感领域的相关研究成果，以期为新的研究方向提供依据。具体而言，该文首先明确了遥感多模态大语言模型(RS-MLLM)的概念定义，并梳理了遥感多模态大语言模型的发展脉络。随后，详细阐述了遥感多模态大语言模型的模型架构、训练方法、适用任务及其对应的基准数据集，并介绍了遥感智能体。最后，探讨了遥感多模态大语言模型的研究现状和未来发展方向。
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2022, 11(6): 974-1002.
随着电磁频谱成为现代战争的关键作战域之一，在未来军事作战中，现代雷达将面临日益复杂、灵巧和智能的电磁干扰环境。认知智能雷达具备环境主动感知、任意发射和接收设计、智能处理和资源调度等能力，可适应复杂多变的战场电磁对抗环境，是雷达技术领域重点发展的方向之一。该文将认知智能雷达从结构上分解为认知发射、认知接收、智能处理以及智能控制等4大功能模块，梳理出干扰感知、发射设计、接收设计、信号处理和资源调度等认知智能雷达每个环节的抗干扰原理，并对近几年代表性文献进行归纳总结，分析了该领域技术发展趋势，旨在为以后的技术研究提供必要的参考和依据。
随着电磁频谱成为现代战争的关键作战域之一，在未来军事作战中，现代雷达将面临日益复杂、灵巧和智能的电磁干扰环境。认知智能雷达具备环境主动感知、任意发射和接收设计、智能处理和资源调度等能力，可适应复杂多变的战场电磁对抗环境，是雷达技术领域重点发展的方向之一。该文将认知智能雷达从结构上分解为认知发射、认知接收、智能处理以及智能控制等4大功能模块，梳理出干扰感知、发射设计、接收设计、信号处理和资源调度等认知智能雷达每个环节的抗干扰原理，并对近几年代表性文献进行归纳总结，分析了该领域技术发展趋势，旨在为以后的技术研究提供必要的参考和依据。
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2025, 14(5): 1323-1342.
星载合成孔径雷达(SAR)受电离层影响会出现回波信号失真、图像质量恶化、干涉/极化测量精度下降等问题，对于工作在L波段和P波段的低波段星载SAR，受电离层影响程度尤为突出。但从另一个角度看，低波段星载SAR能够捕获观测范围内不同空间尺度的电离层结构，其回波和图像数据中蕴藏丰富的电离层信息，为电离层高精度、高分辨探测提供了极大的可能性。该文围绕星载SAR背景电离层电子总量反演、电离层电子密度层析、电离层不规则体探测3个方面，回顾了利用星载SAR进行电离层探测的研究进展，总结归纳了该研究领域技术体系，强调了星载SAR具有绘制电离层局部精细结构和全球电离层态势的潜力，并展望了未来发展方向。
星载合成孔径雷达(SAR)受电离层影响会出现回波信号失真、图像质量恶化、干涉/极化测量精度下降等问题，对于工作在L波段和P波段的低波段星载SAR，受电离层影响程度尤为突出。但从另一个角度看，低波段星载SAR能够捕获观测范围内不同空间尺度的电离层结构，其回波和图像数据中蕴藏丰富的电离层信息，为电离层高精度、高分辨探测提供了极大的可能性。该文围绕星载SAR背景电离层电子总量反演、电离层电子密度层析、电离层不规则体探测3个方面，回顾了利用星载SAR进行电离层探测的研究进展，总结归纳了该研究领域技术体系，强调了星载SAR具有绘制电离层局部精细结构和全球电离层态势的潜力，并展望了未来发展方向。
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作为高级驾驶辅助系统(ADAS)核心之一的汽车毫米波雷达因其具有全天时、全天候、小型化、集成度高等优势，提供了关键的感知能力，逐渐成为国内外学者及厂商关注的焦点。汽车毫米波雷达以汽车作为平台，其核心性能指标主要有距离、速度、角度分辨率、视场范围等，此外，精度、成本、实时性、检测性能和体积也是需要考虑的关键问题。日益提升的性能需求给汽车毫米波雷达信号处理带来了诸多挑战。为了改进雷达性能以满足更严格的要求，雷达的信号处理技术是至关重要的一环。获取致密的雷达点云、生成精确的雷达成像结果、对抗多个雷达系统间的相互干扰是其中的重点，也是后续跟踪、识别等应用的基础。因此，该文从汽车毫米波雷达的实际应用出发，立足于信号处理的关键技术，总结了相关研究成果，主要讨论与车载毫米波雷达相关的以下主题： (1)点云成像处理；(2)合成孔径雷达成像处理；(3)互扰抑制。文章最后对国内外研究现状进行了总结，并展望未来汽车毫米波雷达的发展趋势，希望能给相关领域读者以启发。
作为高级驾驶辅助系统(ADAS)核心之一的汽车毫米波雷达因其具有全天时、全天候、小型化、集成度高等优势，提供了关键的感知能力，逐渐成为国内外学者及厂商关注的焦点。汽车毫米波雷达以汽车作为平台，其核心性能指标主要有距离、速度、角度分辨率、视场范围等，此外，精度、成本、实时性、检测性能和体积也是需要考虑的关键问题。日益提升的性能需求给汽车毫米波雷达信号处理带来了诸多挑战。为了改进雷达性能以满足更严格的要求，雷达的信号处理技术是至关重要的一环。获取致密的雷达点云、生成精确的雷达成像结果、对抗多个雷达系统间的相互干扰是其中的重点，也是后续跟踪、识别等应用的基础。因此，该文从汽车毫米波雷达的实际应用出发，立足于信号处理的关键技术，总结了相关研究成果，主要讨论与车载毫米波雷达相关的以下主题： (1)点云成像处理；(2)合成孔径雷达成像处理；(3)互扰抑制。文章最后对国内外研究现状进行了总结，并展望未来汽车毫米波雷达的发展趋势，希望能给相关领域读者以启发。
14
2025, 14(1): 73-90.
毫米波雷达凭借其出色的环境适应性、高分辨率和隐私保护等优势，在智能家居、智慧养老和安防监控等领域具有广泛的应用前景。毫米波雷达三维点云是一种重要的空间数据表达形式，对于人体行为姿态识别具有极大的价值。然而，由于毫米波雷达点云具有强稀疏性，给精准快速识别人体动作带来了巨大的挑战。针对这一问题，该文公开了一个毫米波雷达人体动作三维点云数据集mmWave-3DPCHM-1.0，并提出了相应的数据处理方法和人体动作识别模型。该数据集由TI公司的IWR1443-ISK和Vayyar公司的vBlu射频成像模组分别采集，包括常见的12种人体动作，如走路、挥手、站立和跌倒等。在网络模型方面，该文将边缘卷积(EdgeConv)与Transformer相结合，提出了一种处理长时序三维点云的网络模型，即Point EdgeConv and Transformer (PETer)网络。该网络通过边缘卷积对三维点云逐帧创建局部有向邻域图，以提取单帧点云的空间几何特征，并通过堆叠多个编码器的Transformer模块，提取多帧点云之间的时序关系。实验结果表明，所提出的PETer网络在所构建的TI数据集和Vayyar数据集上的平均识别准确率分别达到98.77%和99.51%，比传统最优的基线网络模型提高了大约5%，且网络规模仅为1.09 M，适于在存储受限的边缘设备上部署。
毫米波雷达凭借其出色的环境适应性、高分辨率和隐私保护等优势，在智能家居、智慧养老和安防监控等领域具有广泛的应用前景。毫米波雷达三维点云是一种重要的空间数据表达形式，对于人体行为姿态识别具有极大的价值。然而，由于毫米波雷达点云具有强稀疏性，给精准快速识别人体动作带来了巨大的挑战。针对这一问题，该文公开了一个毫米波雷达人体动作三维点云数据集mmWave-3DPCHM-1.0，并提出了相应的数据处理方法和人体动作识别模型。该数据集由TI公司的IWR1443-ISK和Vayyar公司的vBlu射频成像模组分别采集，包括常见的12种人体动作，如走路、挥手、站立和跌倒等。在网络模型方面，该文将边缘卷积(EdgeConv)与Transformer相结合，提出了一种处理长时序三维点云的网络模型，即Point EdgeConv and Transformer (PETer)网络。该网络通过边缘卷积对三维点云逐帧创建局部有向邻域图，以提取单帧点云的空间几何特征，并通过堆叠多个编码器的Transformer模块，提取多帧点云之间的时序关系。实验结果表明，所提出的PETer网络在所构建的TI数据集和Vayyar数据集上的平均识别准确率分别达到98.77%和99.51%，比传统最优的基线网络模型提高了大约5%，且网络规模仅为1.09 M，适于在存储受限的边缘设备上部署。
15
2024, 13(3): 539-553.
无人机等低慢小目标探测对雷达目标检测和识别技术提出了很高的挑战，迫切需要构建相关数据集，支撑低慢小探测技术的发展和应用。该文公开了一个多波段调频连续波(FMCW)雷达低慢小目标探测数据集，基于Ku波段和L波段的FMCW雷达采集6种类型的无人机回波数据，通过雷达调制周期和调制带宽，具备不同时域和频域分辨和测量能力，构建了多波段FMCW雷达低慢小探测数据集(LSS-FMCWR-1.0)。为了进一步提升无人机微动特征提取能力，该文提出基于局部极大值同步提取变换的无人机微动提取和参数估计方法，在短时傅里叶变换的基础上提取时频能量最大值，保留有用信号分量，实现精细化时频表示。基于LSS-FMCWR-1.0进行验证分析，结果表明该方法相较于传统时频方法，熵值平均降低了5.3 dB，旋翼叶长估计误差降低了27.7%，所提方法兼顾高时频分辨率和较高的参数估计精度，为后续目标识别奠定了基础。
无人机等低慢小目标探测对雷达目标检测和识别技术提出了很高的挑战，迫切需要构建相关数据集，支撑低慢小探测技术的发展和应用。该文公开了一个多波段调频连续波(FMCW)雷达低慢小目标探测数据集，基于Ku波段和L波段的FMCW雷达采集6种类型的无人机回波数据，通过雷达调制周期和调制带宽，具备不同时域和频域分辨和测量能力，构建了多波段FMCW雷达低慢小探测数据集(LSS-FMCWR-1.0)。为了进一步提升无人机微动特征提取能力，该文提出基于局部极大值同步提取变换的无人机微动提取和参数估计方法，在短时傅里叶变换的基础上提取时频能量最大值，保留有用信号分量，实现精细化时频表示。基于LSS-FMCWR-1.0进行验证分析，结果表明该方法相较于传统时频方法，熵值平均降低了5.3 dB，旋翼叶长估计误差降低了27.7%，所提方法兼顾高时频分辨率和较高的参数估计精度，为后续目标识别奠定了基础。
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2019, 8(5): 537-557.
认知雷达通过借鉴蝙蝠的认知学习过程，感知战场环境信息并反馈至发射机，从而实现自适应探测和处理，是未来雷达智能化发展的重点方向。其中如何充分利用目标与环境先验信息，设计雷达波形以提高目标检测、跟踪以及抗干扰等性能是认知雷达发展的难点和重点。该文针对不同干扰环境、目标模型、天线配置(如：单发单收(SISO)和多发多收(MIMO))等的波形设计关键要素及主要思路进行了总结梳理，并从不同干扰与目标知识的利用角度，对近几年代表性的认知波形设计文献进行介绍和归纳，旨在为以后的研究提供参考和依据。
认知雷达通过借鉴蝙蝠的认知学习过程，感知战场环境信息并反馈至发射机，从而实现自适应探测和处理，是未来雷达智能化发展的重点方向。其中如何充分利用目标与环境先验信息，设计雷达波形以提高目标检测、跟踪以及抗干扰等性能是认知雷达发展的难点和重点。该文针对不同干扰环境、目标模型、天线配置(如：单发单收(SISO)和多发多收(MIMO))等的波形设计关键要素及主要思路进行了总结梳理，并从不同干扰与目标知识的利用角度，对近几年代表性的认知波形设计文献进行介绍和归纳，旨在为以后的研究提供参考和依据。
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2024, 13(1): 1-22.
后向投影(BP)算法是合成孔径雷达成像算法发展的重要方向之一。然而，由于BP算法具有较大的计算量，阻碍了其在工程应用上的发展。因此，近年来如何有效地提高BP算法的运算效率受到了广泛的重视。该文讨论了基于多种成像面坐标系的快速BP算法，包括距离-方位平面坐标系、地平面坐标系和非欧氏坐标系。该文首先简要介绍了原始BP算法的原理和不同坐标系对加速BP算法的影响，并对BP算法的发展历程进行梳理。然后讨论了基于不同成像面坐标系的快速BP算法的研究进展，并重点介绍了作者所在研究团队近年来在快速BP成像方面完成的研究工作。最后介绍了快速BP算法在工程上的应用，并展望了未来快速BP成像算法的研究发展趋势。
后向投影(BP)算法是合成孔径雷达成像算法发展的重要方向之一。然而，由于BP算法具有较大的计算量，阻碍了其在工程应用上的发展。因此，近年来如何有效地提高BP算法的运算效率受到了广泛的重视。该文讨论了基于多种成像面坐标系的快速BP算法，包括距离-方位平面坐标系、地平面坐标系和非欧氏坐标系。该文首先简要介绍了原始BP算法的原理和不同坐标系对加速BP算法的影响，并对BP算法的发展历程进行梳理。然后讨论了基于不同成像面坐标系的快速BP算法的研究进展，并重点介绍了作者所在研究团队近年来在快速BP成像方面完成的研究工作。最后介绍了快速BP算法在工程上的应用，并展望了未来快速BP成像算法的研究发展趋势。
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合成孔径雷达(SAR)采用相干成像机制，具有全天时、全天候成像的独特优势。飞机目标作为一种典型高价值目标，其检测与识别已成为SAR图像解译领域的研究热点。近年来，深度学习技术的引入，极大提升了SAR图像飞机目标检测与识别的性能。该文结合团队在SAR图像目标特别是飞机目标的检测与识别理论、算法及应用等方面的长期研究积累，对基于深度学习的SAR图像飞机目标检测与识别进行了全面回顾和综述，深入分析了SAR图像飞机目标特性及检测识别难点，总结了最新的研究进展以及不同方法的特点和应用场景，汇总整理了公开数据集及常用性能评估指标，最后，探讨了该领域研究面临的挑战和发展趋势。
合成孔径雷达(SAR)采用相干成像机制，具有全天时、全天候成像的独特优势。飞机目标作为一种典型高价值目标，其检测与识别已成为SAR图像解译领域的研究热点。近年来，深度学习技术的引入，极大提升了SAR图像飞机目标检测与识别的性能。该文结合团队在SAR图像目标特别是飞机目标的检测与识别理论、算法及应用等方面的长期研究积累，对基于深度学习的SAR图像飞机目标检测与识别进行了全面回顾和综述，深入分析了SAR图像飞机目标特性及检测识别难点，总结了最新的研究进展以及不同方法的特点和应用场景，汇总整理了公开数据集及常用性能评估指标，最后，探讨了该领域研究面临的挑战和发展趋势。
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2025, 14(4): 1092-1114.
相较于地基外辐射源雷达，基于卫星信号的外辐射源雷达(即卫星信号外辐射源雷达)具有全球、全时、全天候覆盖等优势，可弥补地基外辐射源雷达在海上覆盖范围不足的限制；相较于中高轨卫星信号，低轨通信卫星信号具有接收功率强、卫星数目多等优势，可为海上目标无源探测提供可观的探测距离与探测精度。面向未来发展需求，该文详细论述了卫星信号外辐射源雷达研究现状与应用前景，给出了以铱星、星链两类低轨通信卫星系统构建高低频宽窄带融合的低轨通信卫星信号外辐射源雷达系统的可行性分析，据此总结了研发低轨通信卫星信号外辐射源雷达系统面临的技术挑战与候选解决思路。上述研究可为广域范围内，外辐射源雷达探测提供重要参考。
相较于地基外辐射源雷达，基于卫星信号的外辐射源雷达(即卫星信号外辐射源雷达)具有全球、全时、全天候覆盖等优势，可弥补地基外辐射源雷达在海上覆盖范围不足的限制；相较于中高轨卫星信号，低轨通信卫星信号具有接收功率强、卫星数目多等优势，可为海上目标无源探测提供可观的探测距离与探测精度。面向未来发展需求，该文详细论述了卫星信号外辐射源雷达研究现状与应用前景，给出了以铱星、星链两类低轨通信卫星系统构建高低频宽窄带融合的低轨通信卫星信号外辐射源雷达系统的可行性分析，据此总结了研发低轨通信卫星信号外辐射源雷达系统面临的技术挑战与候选解决思路。上述研究可为广域范围内，外辐射源雷达探测提供重要参考。
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2025, 14(5): 1215-1229.
针对传统星载单基雷达系统弱小动目标检测工程实现代价大以及抗干扰能力差等问题，星载双基雷达系统利用收发分置特点，通过大方位双基角观测构型有效提高目标的雷达散射截面积，同时有效提升处于“静默”状态的接收机抗干扰能力。然而，相比于星载单基雷达系统，星载双基雷达系统的收发分置构型将导致背景杂波回波特性呈现明显的差异。针对传统经验杂波散射系数模型难以体现散射系数随方位双基角的变化趋势这一问题，该文提出一种基于双尺度模型的半经验双基杂波散射系数模型。所提模型基于电磁散射理论将经验单基后向散射系数模型转换成双基散射系数模型，并基于双尺度模型对散射系数进行修正。该文通过现有文献中的双基杂波散射系数实测结果对所提模型的准确性进行了验证。基于所提双基杂波散射系数模型，该文通过空-时自适应处理杂波抑制方法对不同方位双基角下星载双基雷达的杂波抑制性能进行了仿真分析。根据仿真结果可知，在HH极化下，当方位双基角在30°～130°时，杂波抑制性能相对较好，当方位双基角达到150°以上时，主瓣杂波能量显著增强，使得杂波抑制性能受到明显影响。
针对传统星载单基雷达系统弱小动目标检测工程实现代价大以及抗干扰能力差等问题，星载双基雷达系统利用收发分置特点，通过大方位双基角观测构型有效提高目标的雷达散射截面积，同时有效提升处于“静默”状态的接收机抗干扰能力。然而，相比于星载单基雷达系统，星载双基雷达系统的收发分置构型将导致背景杂波回波特性呈现明显的差异。针对传统经验杂波散射系数模型难以体现散射系数随方位双基角的变化趋势这一问题，该文提出一种基于双尺度模型的半经验双基杂波散射系数模型。所提模型基于电磁散射理论将经验单基后向散射系数模型转换成双基散射系数模型，并基于双尺度模型对散射系数进行修正。该文通过现有文献中的双基杂波散射系数实测结果对所提模型的准确性进行了验证。基于所提双基杂波散射系数模型，该文通过空-时自适应处理杂波抑制方法对不同方位双基角下星载双基雷达的杂波抑制性能进行了仿真分析。根据仿真结果可知，在HH极化下，当方位双基角在30°～130°时，杂波抑制性能相对较好，当方位双基角达到150°以上时，主瓣杂波能量显著增强，使得杂波抑制性能受到明显影响。
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